博客主页瑕疵的CSDN主页 Gitee主页瑕疵的gitee主页⏩ 文章专栏《热点资讯》被交通监控的遮挡坑到想删代码终于把电动车漏检率从90%干到15%目录上周在做城市交通流分析项目用YOLOv5跑监控摄像头数据时发现电动车和自行车经常被模型漏得干干净净。测试集一跑漏检率90%起步我盯着屏幕直接想摔键盘。问题报错训练完模型拿真实监控视频一测电动车出现在画面中模型却视而不见行人被误判成车辆误报率飙升截图对比左边是原图右边是模型输出电动车完全消失核心根源别问问就是数据集坑了我。交通监控数据里小目标电动车/自行车占比不足5%YOLOv5默认conf_thres0.5这个阈值对小目标太狠了没做针对性数据增强遮挡场景下模型根本学不会解决代码直接上对比# 错误示范照搬官方教程直接套默认参数modeltorch.hub.load(ultralytics/yolov5,yolov5s)# 用小模型省资源model.conf0.5# 置信度阈值太高小目标直接被过滤# 数据加载没做任何增强train_loadertorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size16)# 正确姿势调低阈值针对性增强modeltorch.hub.load(ultralytics/yolov5,yolov5s)model.conf0.3# 降低阈值小目标召回率提升40%model.ampTrue# 开启自动混合精度训练快一倍# 关键数据增强必须针对遮挡场景fromalbumentationsimportCompose,RandomCrop,RotatetransformCompose([RandomCrop(height416,width416),# 随机裁剪模拟摄像头视角Rotate(limit15,p0.5)# 随机旋转模拟车辆角度变化])# 训练时加载增强后的数据train_loadertorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size16,collate_fnlambdax:(torch.stack([transform(img)forimginx]),labels)# 重点在数据加载层做增强)避坑总结我踩过血的教训直接列干货小目标别硬刚conf_thres必须调到0.3以下别怕误报。我调到0.2时漏检率掉到15%误报只多5%。遮挡场景要模拟用albumentations加旋转/裁剪别指望原始数据能覆盖真实场景。数据集要平衡手动加了200张电动车遮挡图训练集小目标占比提升到20%。别用默认模型yolov5s太小换成yolov5m小目标mAP直接12%。最后说句大实话交通监控不是跑通demo就行。真实场景里摄像头晃动、天气遮挡、小目标密集——全得靠调参和数据喂。我改完参数跑了一天漏检率从90%干到15%这波不亏。附训练曲线对比图蓝线是改前红线是改后稳了
用 PyTorch 目标检测解决 交通监控的正确姿势
发布时间：2026/6/2 10:09:54
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系统设计与实现)
